Spatial-Temporal Bearing Fault Detection Using Graph Attention Networks and LSTM 内容:本文提出了一种结合图注意力网络(GAT)和长短期记忆网络(LSTM)的新型轴承故障检测方法,旨在提高工业机械中轴承故障诊断的准确性。该方法通过将时间序列传感器数据转换为图表示,利用GAT捕捉组件之间的空间关系,同时利用LSTM建模时间模式。
本申请公开了一种基于LSTM和GAT算法的网络攻击行为检测方法,系统及终端,该方法包括:基于待检测的网络攻击行为序列,生成嵌入向量集合;将每个嵌入向量分别输入LSTM模块和GAT模块,分别获取序列模式向量和结构模式向量;对序列模式向量和结构模式向量进行对比学习,获取对比损失得分;将序列模式向量和结构模式向量输入多层感知机,...
4 基于 GATLSTM 的预测模型 4.1 定义 GATLSTM 预测网络模型 4.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.0198,GATLSTM预测效果显著,模型能够充分提取时间序列的全局上下文信息,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 5 结果可视化和模型评估 5.1 预测结果可视化 5.2 模型评估 ...
GATLSTM预测效果显著，模型能够充分提取时间序列的全局上下文信息，收敛速度快，性能优越，预测精度高，适当...
方法.该方法利用BERT预训练模型对科技资源文本及标签进行向量化得到对应的特征表示,利用Bi LSTM模型对科技资源文本进行全局特征提取得到文本的全局特征向量,利用GAT网络... 胡成富 - 北方工业大学 被引量: 0发表: 2024年 基于时空特征的二氧化碳排放预测研究 本文应用GCN和GAT两种图神经网络来学习地区之间碳排放的空间特...
38:37 2、基于长短期记忆网络LSTM时序预测-预测未来新数据代码全网最详细教程 程序小怪的小课堂 09:14 LSTM+Transformer模型交通流量预测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWcmZ9s) 深度学习的奋斗者 01:47 transformer到底是什么,讲人话 chenyi_AI 04:33 ...
先前做项目用到了图的Attention机制,比较著名的有图注意力网络GATs。之前做CV的时候也用到了注意力机制相关的算法,比如Image Caption。在这里对Soft-Attention和Self-Attention做一些理解性的from scratch介绍。 注意力机制的发展 LSTM和GRU 参考: Understanding LSTM Networks理解LSTMLSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?LST...
Shao-Group/gat-lstm-assemblymaster 1 Branch0 Tags Code Folders and files Latest commit Qian Shi inital commit a1eb7aa· Feb 26, 2025 History1 Commit splice-fragment.py inital commit Feb 26, 2025 About No description, website, or topics provided. Activity Custom properties Stars 0 stars...
接下来,引入GAT(Velickovic等人,2018)来捕获融合图的拓扑结构信息。通过多层LSTM来学习最终的轨迹表示。为了解决深层LSTM中各层之间的消失梯度问题,我们通过将残差网络(He等人,2016)纳入多层LSTM中,设计了一个新的模块,即残差LSTM。此外,我们设计了两个新的基于邻居的点感知损失函数来优化GRLSTM:(i)基于图的点损失。
花9K购买的【图神经网络入门到实战】教程,内含GCN、GAT、GTN、PyG、BiNE等代码实战解析!它是真的想教会我 1365播放 封神之作!这一定是2024年我在B站看到过最详细GNN图神经网络与Informer时间序列预测教程!学不会来打我!——(人工智能、深度学习、神经网络、机器学习) 664播放 零基础多图详解图神经网络(GNN/GCN)...